Мотивация
Решение интересных задач приносит пользу десяткам миллионов пользователей. Цель — предоставить пользователям Яндекса лучшие в стране сервисы: точный и удобный поиск, почту без спама и другие сервисы.Работа в Яндексе — это возможность на практике применить свои знания.
Офисы Яндекса работают круглосуточно, снабжаются бесплатными напитками, фруктами, овощами, печеньем и сладостями. Помимо всего этого, Яндекс компенсирует расходы на питание.
Офисы Яндекса находятся в Пало-Альто (Калифорния), Люцерне и Цюрихе (Швейцария), Стамбуле (Турция)...
Компания оплачивает сотрудникам:
- медицинскую страховку;
- нужные для работы книги и журналы;
- доступ в интернет (тем, у кого есть необходимость работать из дома);
- услуги мобильной связи (тем, кто много говорит по делу).
Оклад обсуждается индивидуально по каждой вакансии и заведомо не ниже среднерыночных условий в отрасли.
Шаги
Научиться работать со сложными и масштабными IT-системами.
Получить хорошую математическую подготовку:
- владение численными методами оптимизации;
- опыт использования математических пакетов (Matlab, Octave, Mathematica, R).
Получить знания в области в анализа данных:
- владение статистическими методами анализа данных;
- разработка алгоритмов анализа и классификации данных на С++.
Получить знания в области программирования:
- классические алгоритмы и структур данных.
Получить знания в области лингвистики.
Получить знания в области компьютерного зрения.
Набрать 1830 дней (5 лет) непрерывного опыта разработки на C++ и STL.
Научиться решать сложные задачи.
Научиться работать в коллективе (команде). Горизонтальные связи и открытые дискуссии. Дружеское отношение к коллегам. Научиться делиться опытом работы и учить других новому.
Научиться доводить дело до конца.
Научиться (нужен опыт) проектировать и разрабатывать высоконагруженные сервисы (большие распределенные системы с десятками тысяч серверов).
Научиться (нужен опыт) разрабатывать поисковые системы.
Научиться разрабатывать (нужен опыт) обработку естественного языка.
Научиться (нужен опыт) применять машинное обучение в масштабных проектах, связанных с:
- ранжированием результатов поиска;
- классификацией веб-страниц, картинок и запросов;
- анализом пользовательского поведения;
- обучением формул релевантности;
- разработкой факторов ранжирования и различных алгоритмов на графах размером с целый интернет.
Развить широкий кругозор и чувство юмора. Книги, фильмы, музыка, а также катание на роликах, велосипедах, горных лыжах и т. п.
Поддерживать энергичность и целеустремленность. Расти профессионально и служебно.
Реализовать (чтобы работал и еще нужны достигнутые результаты, их полнота и точность) крупный проект связанный с обработкой неструктурированной информации в одной из перечисленных или смежных областей:
- определение тематики и региона веб-сайтов и страниц;
- отделение хороших сайтов или писем от спама;
- отделение навигационной части сайта от значимого текста;
- нахождение дубликатов изображений;
- извлечение фактов из текстов;
- кластеризация объектов различного типа.
знание технологий Data Mining и Information Retrieval;
знание скриптовых языков (python, bash, awk);
знание UNIX и умение работать в консоли.
понимание концепции MapReduce;
--
